旋转的油纸伞
旋转的油纸伞

【基于分数的模型与扩散模型的区别与联系】score-based generative models总结

【基于分数的模型与扩散模型的区别与联系】score-based generative models总结

  • 1、score-based generative models一表格概览
  • 2、score-based models与DDPM扩散模型的联系与区别
  • 3、score-based generative models的挑战

本篇博客介绍了基于分数的模型和扩散模型的联系与区别，并对基于分数的模型进行了总结和缺点分析。都给出了表格形式的总结。

主要参考自Yang Song的博客【2】

1、score-based generative models一表格概览

名称 形式
score function ∇ x log ⁡ p

你可能感兴趣的:(扩散模型,机器学习,score-based,扩散模型,diffusion,model,生成模型)

  • IOT物联网平台简单介绍 可乐加.糖 IOT物联网物联网iot智慧城市
    物联网平台简单介绍文章目录物联网平台简单介绍1、什么是物联网平台2、物联网平台的网络模型3、国内常见的物联网平台4、物联网平台南向北向南向接口北向接口5、物联网平台的意义物联网的意义主要体现在以下几个方面：6、物联网平台的应用智能家居智能城市工业自动化医疗保健农业零售物流等其他行业1、什么是物联网平台物联网平台（TheInternetofThings，简称IOT）物联网平台是指用于连接、管理和控制
  • Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF mingo_敏 DeepLearningpytorch人工智能python
    HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络：1.PyTorch原生格式（.pt/.pth）特性：直接保存PyTorch的state_dict（模型参数）或完整模型（含结构）。兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全
  • CUDA编程基础 清 澜 算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
    一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。通过CUDA，开发者可以编写C、C++或Fortran代码，并将其扩展以在GPU上运行，从而显著提高性能，特别是在处理大规模数据集和复杂算法
  • 大模型时代的知识焦虑 机载软件与适航 机器学习-建模算法-代理模型人工智能大数据
    引言：浪潮之巅，焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来，如同奔腾的浪潮，以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语，到AI绘画的妙笔生花，再到自动驾驶的日趋成熟，大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态，渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷，知识创造空前高效，人机交互焕然一新，一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而，在这令人眼花缭乱的技术盛景之下，一股无形的焦虑
  • GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南 每天三杯咖啡 人工智能
    ```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型：从入门到部署##什么是模型量化？（小白扫盲版）###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**：每个参数用32位浮点数（好比高清无损图片）-**量化模型**：用4-8位整数存储（类似手机压缩照片）-**核心原理**：`FP32→Int8/Int4`的数学映射，保留关键特征###1.2为什么要量化？|对比项|原
  • 含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现） 创新优化代码学习 能源matlab前端
    ‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述含光热电站、有机朗肯循环与P2G的综合能源优化调度研究一、技术基础与系统作用二、多技术协同机制三、优化调度模型构建四、典型案例与仿真分析五、未来研究方向结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述光热发电(concentratingsolarp
  • RAG 企业级应用落地框架细节差异对比 一顿码 架构人工智能python数据挖掘知识图谱语言模型
    —1—什么是RAG？RAG检索增强生成本质上来讲，就三件事情：第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中，如何筛选出少量的有益知识，供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合，使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂，然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中，包含了众多精细且复
  • “轻松一键生成 AI 图像：Stable Diffusion Online 带来革命性视觉创意体验！“ ai小精灵 人工智能stablediffusion文心一言AI作画chatgpt
    StableDiffusionOnline正在为AI图像生成领域树立新标准，将复杂的功能与便捷直观的用户体验相结合。历史上，StableDiffusion的部署步骤带来了重大挑战，特别是对于技术新手而言。然而，StableDiffusionOnline消除了这些障碍，提供了一个既适合新手也适合资深专业人士的酷炫界面。什么是StableDiffusionOnline？StableDiffusionO
  • 近期计算机领域的热点技术 0dayNu1L 云计算量子计算人工智能
    随着科技的飞速发展，计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势，并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在
  • android MutableLiveData setValue 响应速速 postValue 快 mmsx Android常用开发技术androidlivedata
    MutableLiveData是LiveData的一个可变版本，常用于在ViewModel中保存和管理UI相关的数据。MutableLiveData提供了两种主要的方法来更新其值：setValue和postValue。关于这两者的响应速度，通常认为setValue比postValue更快。下面详细解释这两者的区别以及影响响应速度的因素。一、setValuevspostValue1.setValue
  • 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记，已上线AI摘要和个股公告AI解读 量子位
    3月14日，官方发布的信息显示，新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前，喜娜AI助手已上线两项创新功能：喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术，提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率，这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要：快速提炼财经资讯核心要点AI时代，资讯信息迎来爆炸性增长，用户每天都要面对海量资讯，
  • python-flask复习(一) 胖虎是只mao python-webpython函数pythonpythonflask
    一、Python现阶段三大主流Web框架Django、Tornado、Flask对比Django主要特点是大而全，集成了很多组件（例如Models、Admin、Form等等）,不管你用得到用不到，反正它全都有，属于全能型框架，通常用于大型Web应用，由于内置组件足够强大所以使用Django开发可以一气呵成，优点是大而全，缺点也就暴露出来了，这么多的资源一次性全部加载，肯定会造成一部分的资源浪费；T
  • 模型微调：让AI更懂你的魔法棒 带上一无所知的我 pytorch人工智能python
    模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。今天，我们就来深入探讨模型微调的技术细节，让你也能像魔法师一样，轻松驾驭AI模型！什么是模型微调？模型微调是指在预训练模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行训练，使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集（如Ima
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • 从 DeepSeek 到 AI 工具箱：Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研 人工智能deepseek
    从DeepSeek到AI工具箱：Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究，AI工具的应用场景不断扩展，而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下，如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合，构建安全、易用的科研教学环境，成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
  • WPF使用MVVM模式开发 pluto li .net.net
    本文用到的有：WPF（.net5）Microsoft.Toolkit.Mvvm按钮不带参数/带参数点击事件绑定文本框Text绑定，点击事件绑定步骤如下：创建wpf项目：WpfMVVM创建Views、ViewModels两个文件夹nuget添加Microsoft.Toolkit.Mvvm在ViewModels文件夹添加类MainViewModelusingMicrosoft.Toolkit.Mvvm
  • 聊聊关于Python与人工智能那些事 小G-biu- python人工智能tensorflow
    Python与人工智能：介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言，也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织，旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
  • 获取网站流量的方法有哪些？ liuliangpuzi 互联网流量运营数据搜索引擎百度大数据
    不同流量源的比例反映了网站所有者不同的管理策略和网站的发展阶段。那么，网站流量来源都有哪些？接下来小编就跟大家浅析下网站流量来源的三大途径，一起来看看吧！1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部，因此通常存在较大的不确定性，如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等，这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。对于小型商业站来说，从搜索引擎获取流量是一种更经济实惠、廉价的选择，但对
  • Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法 天天酷科研 工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
    Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于：能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系，例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
  • 复旦：过程奖励优化多模态推理 大模型任我行 大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
    标题：VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源：arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型（PRM），它通过Best-of-N（BoN）评估策略提高了现有多模态大型语言模型（MLLM）在不同模型尺度和族之间的推理能力。具体来说，我们的模型提高了三
  • 计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅ 会写代码的羊 毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
    文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机科学专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • FastAPI测试策略：参数解析单元测试 qcidyu 文章归档异常传播验证依赖注入测试请求模拟技术测试覆盖率优化Pydantic验证测试单元测试策略参数解析测试
    扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：核心测试方法论1.1三层测试体系架构#第一层：模型级测试deftest_user_model_validation():withpytest.raises(ValidationError):User(age=-5)#第二层：依赖项测试deftest_auth_dependency()
  • AI写作平台推荐：AnKo免费AI助力高效写作！ zhongken259 人工智能AI编程aiAI平台AI软件AI写作AI网站
    AI写作平台推荐：AnKo免费AI助力高效写作！在如今的创作领域，AI写作平台推荐已经成为许多创作者的首选。尤其是AnKo深受用户喜爱。AI写作平台推荐AnKo，不仅能提升写作效率，还能实现精准创作，真是不可错过！AI写作平台推荐：独特优势AI写作平台推荐AnKo，凭借其多模型AI聚合工具，能够提供更加精准和个性化的写作服务。AI写作平台推荐AnKo，不同于其他平台，它能根据创作者的需求灵活调整创
  • 量化投资中的投资组合风险溢价模型 云策量化 量化投资量化交易量化软件量化炒股QMT量化交易PTrade量化软件量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里，风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长，既要寻找宝藏，又要避开暗礁。今天，我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型，它就像是船长的罗盘，帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言：风险与回报的舞蹈在量化投资中，我们经常听到“风险溢价”这个词。
  • 【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法 踏雪无痕老爷子 资源介绍3dblender
    导入方法：[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中，Blender是一款功能强大的免费开源软件。很多时候，我们需要导入.blend后缀的模型文件，同时确保纹理（textures）文件夹中的贴图能够正确加载。本文将介绍详细的导入步骤以及可能遇到的问题和解决方案。1.直接打开.blend文件如果你的.blend文件是一个完整的工程文件，包含了模型和纹理，直接打开即
  • 小黑笔记本，写的todolist效果，增删效果，显示隐藏，全部清除效果。 YangHuan3 html
    先说一下总的大致要去实现的效果：1.新增2.删除3.统计4.清除5.隐藏给大家看一下todoList的大致样式吧！第一个效果：新增1.生成列表结构（v-for数组）2.获取用户输入（v-model）3.回车获取数据（v-on，enter添加数据）第二个效果：删除1.点击删除指定的内容（v-onsplice索引）通过对应的下标删除指定的元素，并且v-for指定的内部是可以获取到当前循环元素下标的，这
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献 俞兆鹏 AI学习指南人工智能
    一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）引擎，旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型（LLMs）的强大生成能力和高效的信息检索系统，为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中，共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他